......................................................................140 9.1 引入 DeepSeek 技术的必要性与可行性总结...........................................................................................141 9 DeepSeek 引入医疗健康场景，不仅能够解决传 统技术面临的效率和准确性问题，还能为医疗决策提供更加科学的 支持，降低运营成本，提升整体医疗服务质量。通过深入研究和实 践验证，这一方案具备较高的可行性和广泛的应用前景。 1.1 医疗健康行业的现状与挑战 在全球范围内，医疗健康行业正面临着前所未有的挑战与机 遇。随着人口老龄化的加剧和慢性疾病的普遍增加，医疗资源的需 求持续上升，而医疗成本的膨胀也在不断加剧压力。据统计，全球 缩短临床试验时间周期，降低研发成本 综上所述，DeepSeek 技术在临床试验数据管理中的应用，不 仅提升了数据处理的效率和质量，还为药物研发提供了更加可靠和 透明的数据支持，具有广泛的应用前景和实际可行性。 3. 技术实施与集成 在医疗健康场景中引入 DeepSeek 技术，首先需要明确技术实 施的具体步骤与集成策略。技术实施的核心在于数据采集、处理与 分析，这要求医疗机构具备完善的数据基础设施。医疗机构应建立

服务及咨询 员工服务 04 佩信集团 团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信 必要性 可行性 人力资源数字化转型顺应宏观环境和劳动力市场新趋 势 企业高管普遍的数字化意识进一步增强，更有意愿在 数字化人才团队和数字化组织发展方面进行战略规划 并投入资源 各类人力资源数字化解决方案更加成熟，包括数字化 复杂度，人力资源规划、招聘、培训等都需要更先进 的数字技术支撑 1 2 3 近年来，中国数字经济占 GDP 的比重持续上升，各行各业越来越多的企业加入数字化转型大潮。在这个背景下，企业推进人力资源数字化转型的可行性和必要 性 持续增强。 05 佩信集团 团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信集团 佩信 HRSSC 当地现有和预期的员工服务需求量 靠近集团总部 调研结果显示，靠近集团总部被最多的 HR 认为是影响 HRSSC 办 公 地点选址的主要因素，其次的影响因素是当地现有和预期的员工服 务需求量，接下来才是影响到可行性与综合成本的相关因素。 HRSSC 的办公地点靠近集团总部有利于更好地支持管理者，靠 近 员工工作地点则有利于更好地服务员工。一些工作地点分布广 的大 型企业需要为 HRSSC 设置多中心、多业务部，承担人工服

不同设备间软件栈不 兼容、算力调度负载不均衡等多重挑战，以中国电信、智源研究院、壁仞科技和微软为代表 的产业机构，围绕大模型在异构算力环境下的高效训练与低延迟推理开展系列关键技术创新 并推动可行性验证。 4.1 “一模多芯”异构混池训练 异构混池训练是指将训练任务解耦至多种（大于等于 2 种）来自不同芯片商的 AI 算力 芯片，协同完成同一大模型训练过程，需要在算力芯片统一纳管、集合通信库、训练框架等 的同构集群进行对比。在全过程监督下，异构混训 的 Loss 收敛趋势与同构系统高度一致，模型精度偏差范围在-2.05%到 0.04%之间，训练效 果基本一致，验证了异构训练方案在精度保持与性能收敛方面的工程可行性与实用性。 22 4.1.2 壁仞科技异构 GPU 协同训练方案 HGCT 壁仞科技推出异构 GPU 协同训练方案 HGCT（Heterogeneous GPU Collaborative

其中，Rehost、Replatform、Rearchitect 主要解决“如何通过技术改造实现应用升级”的核心问题； Replace、Retain、Retire 则作为补充策略，用于优化整体迁移组合，确保迁移方案的性价比与可行性。 图 4-1 迁移路径分类 (1)Rehost：低风险、快速迁移的过渡方案 ① 快速迁移到云平台，以降低成本或提高可用性 ② 需要快速完成迁移，时间紧迫 ③ 缺乏应用程序的深入了解或修改代码的资源 合规性要求评估 • 数据治理评估与设计 应用评估 与设计 • 业务功能梳理 • 系统模块划分 • 应用拆分设计 架构评估 与设计 • 运行环境与基础设施现状评估 • 应用高可用设计 • 云原生改造与演进可行性评估与设计 资源评估 与设计 安全评估 与设计 批次评估 与设计 • 批次划分评估 • 验证与回退机制设计 评估分析 与设计 34 (3) 应用拆分设计：基于系统模块划分结果，结合云原 工具链，评估引入云原生 DevOps 能力的可行性，为架构重构和云上持续交付提供技术支撑。 (2) 应用高可用设计 更高的高可用性，意味着企业需要投入更高的资源成本和改造成本，在业务连续性与成本之间寻找最佳平 衡点，是企业韧性构建的首要挑战。开放平台应提供多种高可用架构，满足业务系统达成不同的可用性等级。 典型的高可用架构模式如图 4-5 所示： (3) 云原生改造与演进可行性评估与设计 聚焦“迁移后架

40%，10 年以上资深从业者达 43%，充分体现了银 行业人才队伍的高度稳定性，需要保持人才队伍的创新动力。高度稳定的团队 协作效率相对较高，在确保业务的连续性开展的同时，能够更快地验证数字化 项目的可行性，目标一致地推动数字化转型的顺利进行。 数据来源：智联招聘（www.zhaopin.com） 银行业 80%的人才集中在传统岗位，如银行及金融服务（大堂经理、柜 员、信贷管理、

图4 中国联通L4高价值场景 12 明确年度高价值场景研发计划，有利于更好地引导合作伙伴联合攻关。中国联通从业务价 值、运营价值和技术可行性等方面综合评估高价值场景实施优先级，自智网络L4高价值场景分 阶段实施计划如下图所示。 图5 中国联通L4高价值场景分阶段实施计划 理、网络质量优化、网络运行安全等重点场景的智能体研发。 l 联合开展网络智能运营场景试点应用 场景试点应用是推动新兴技术从理论创新向实际生产力转化的关键一步，通过真实业务环 境验证AI网络大模型、智能体等前沿技术的可行性与可靠性，可以有效收集实际运行数据，为 技术优化迭代提供依据，加速网络智能化升级进程。中国联通已针对L4级自智网络能力提升选 取了一系列重点场景，如：监控排障、网络优化等，并在部分重点场景开展了试点应用，取得

AI 有望在未 来提供更多定制化的健康管理服务，释放商业价值。 总体而言， AI 在医疗健康行业的部分应用场景 已经达到了较高的成熟度，特别是在智慧医疗和医药 研发领域，展现了显著的技术可行性和商业价值。而 在个人健康管理方面，虽然技术和市场接受度逐步提 升，但在情感理解、复杂问题处理和个性化服务等方 面还有改进空间。未来， 随着 AI 与 5G、物联网等技 术的融合，以及政策支持和监管框架的完善， 病健康管理、睡眠健康管理、营养健康管理及生命体征监测 管理等，人工智能技术可以通过监测、分析、整合健康管理 各环节信息，分析个体健康数据和生活习惯，从而制定个性化 的健康管理计划，提高健康管理的效果和可行性。 医疗健康行业 AI 应用白皮书 健康监测与评估 通过将大模型与可持续监控用户生理指标的物联 网硬件结合，实现对个人健康状态更有针对性的管理 和疾病风险预测，成为大模型在个人健康管理领域应

目开发和政策研究咨询经验，并在 顾问委员会和专家委员会的直接指导下开展专项课题研究，为政府组织、国内外能源相关机构与企业提供包括能源 行业政策分析, 战略研究，产业专项研究, 项目开发与投融资可行性研究、及市场调研等方面的研究咨询服务。 自然资源保护协会（NRDC）是一家国际公益环保组织，成立于1970年。NRDC 拥有700多名员工，以科学、法律、 政策方面的专家为主力。NRDC自上个世

的高度。 6.2 产业发展建议 在 LPO 研发方面，短期来看，基于 112G SerDes 的 LPO 技术已 云智算光互连发展报告 经通过了实际验证，并已开始逐步商用化部署，技术上具有可行性， 并受到各大厂商的关注。长期来看，224G SerDes 是下一代网络升 级的方向，尚有诸多的问题亟需突破。在智算场景中，建议 LPO 模 块部署于网络交换设备间以满足低功耗需求。在 LPO

开放材料大数据生态，推动高质量数据共享。 3.3.2. 开发具有化学可行性且可扩展的 生成式 AI 材料模型，以实现多尺度自主材 料设计。 现有生成式 AI 在材料科学中虽然能够 生成新材料，但忽略了热力学稳定性、合成 路径和器件级别的性能关联，难以真正实现 材料从原子级发现到宏观系统优化的全面整 合。 突破路径：构建兼具化学可行性与高灵 活度的生成式 AI 材料模型，需要结合物理 约束生成模型，并引入 约束生成模型，并引入 DFT 等筛选机制提 升热力学稳定性。同时，结合 LLMs+ 自主 实验室优化合成路径，实现实验可行性评估。 3.3.3 将 AI 与自主实验室集成，实现材 料发现全自动化及性能智能优化。 高效整合 AI 计算、实验自动化与多尺 度建模，加速设计室温超导材料、自修复柔 性半导体材料、超轻高强纳米复合材料等革 命性材料已成为推动材料科学变革的前沿问 题。 突破路径：自主实验室的突破依赖多层